CT De 'onzichtbare' vrouwen

Doel: In twee lessen leer je hoe jij op het eerste oog onzichtbare werkende vrouwen in Republiek, tijdens de Vroeg Moderne Tijd, zichtbaar kan maken. Doormiddel van creativiteit en logisch redeneren met daarbij de computer als tool. 


Les 1: De betekenis van straatnamen.

Les 2: De 'onzichtbare' vrouwen uit de Republiek
Computational thinking
1 / 24
volgende
Slide 1: Tekstslide
GeschiedenisMiddelbare schoolhavoLeerjaar 2

In deze les zitten 24 slides, met interactieve quizzen, tekstslides en 1 video.

time-iconLesduur is: 90 min

Onderdelen in deze les

Doel: In twee lessen leer je hoe jij op het eerste oog onzichtbare werkende vrouwen in Republiek, tijdens de Vroeg Moderne Tijd, zichtbaar kan maken. Doormiddel van creativiteit en logisch redeneren met daarbij de computer als tool. 


Les 1: De betekenis van straatnamen.

Les 2: De 'onzichtbare' vrouwen uit de Republiek
Computational thinking

Slide 1 - Tekstslide

Doel: Leerlingen leren in twee lessen hoe ze op het eerste oog onzichtbare werkende vrouwen in Republiek tijdens de Vroeg Moderne Tijd zichtbaar kunnen maken, doormiddel van computational thinking. 

Verantwoording:
Kerndoelen: Onderdeel E mens en maatschappij.
36. De leerling leert betekenisvolle vragen te stellen over maatschappelijke kwesties en verschijnselen, daarover een beargumenteerd standpunt in te nemen en te verdedigen, en daarbij respectvol met kritiek om te gaan.
39. De leerling leert een eenvoudig onderzoek uit te voeren naar een actueel maatschappelijk verschijnsel en de uitkomsten daarvan te presenteren.
40. De leerling leert historische bronnen te gebruiken om zich een beeld van een tijdvak te vormen of antwoorden te vinden op

Historische context:
Tijd van regenten en vorsten.
KA: De bijzondere plaats in staatkundig opzicht en de bloei in economisch en cultureel opzicht van de Nederlandse Republiek.

Les 1: De betekenis van straatnamen.
Lesdoelen: 
          - Kennis: Aan het einde van deze les kan je uitleggen hoe je cultureel mentale geschiedenis kan herkennen aan de hand van straatnamen.

          - Vaardigheid: Aan het einde van deze les kun je een digitale flowchart maken.
Planning: 
          - Welkom
          - Intro: Straatnamen nader bekeken
          - Uitleg: Straatnamen ordenen 
          - Verwerken: Flowchart ontwerpen
          - Afsluiting: Met de hand of automatiseren?
          - Vooruitblik: De kracht van een dataset

Slide 2 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Intro: Straatnamen nader bekeken
Opdracht:
Stap 1: Bekijk op de website van het archief in Zwolle de records van de eerste 100 straatnamen. (link op slide 4)
Stap 2: Beantwoord de vragen op slide 5, 6 & 7 aan de hand van je observatie. 

Klaar?
Stap 3: Bekijk ook  andere records. Zie je verschillen met de eerste 100 namen? Type je bevindingen op slide 8.
timer
5:00

Slide 3 - Tekstslide

Instap: Staatnamen nader bekeken
Bekijk op de website van het Zwolse Archief* de records van de eerste 100 straatnamen. Ga met de leerlingen in gesprek aan de hand van vragen.

*Natuurlijk kan er ook een andere stad gekozen worden. 

Collectie van Overijssel: https://proxy.archieven.nl/0/5D7E33EF3227436CA1775CE32EBB4F74

Slide 4 - Link

Deze slide heeft geen instructies

Wat valt op bij de straatnamen?
(Je mag meerdere antwoorden geven)

Slide 5 - Woordweb

Deze slide heeft geen instructies

Hoe denk jij dat straatnamen tot stand zijn gekomen?

Slide 6 - Open vraag

Deze slide heeft geen instructies

Wat vertelt het tot stand komen van straatnamen over de tijd waarin de staatnamen zijn bedacht?

Slide 7 - Open vraag

Deze slide heeft geen instructies

Klaar?
Beantwoord deze vraag alleen als je al geantwoord hebt op vorige slides.

Zijn er verschillen in straatnamen tussen de verschillende records? Zo ja, welke?

Slide 8 - Woordweb

Deze slide heeft geen instructies

Uitleg: Straatnamen ordenen
- Straatnamen uit het archief van Zwolle vertellen wat mensen in de twintigste eeuw belangrijk vonden
- Het archief in Zwolle heeft gekozen voor een alfabetische ordening
- Het ordenen op basis van alfabet helpt echter niet bij het achterhalen van de betekenis van de straatnaam. 
         
          Het is aan jullie om een flowchart te ontwerpen die helpt bij het ordenen van straatnamen op hun betekenis. 
Vraag
Wat is het voordeel van een alfabetische ordening?
De staatnamen zijn een bron.
Door de bron te intepreteren onstaat er een verhaal: Geschiedenis. 

Slide 9 - Tekstslide

Uitleg:
Alleen een bron is nog geen geschiedenis. Bij geschiedenis gaat het om het 'verhaal' wat er vertelt wordt met behulp van de bron. 

Slide 10 - Video

Uitleg: Flowchart

Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=JHZ865upkx0
Kijk naar het voorbeeld van de flowchart over verschillende soorten bronnen.
Uit welke onderdelen bestaat een flowchart?

Slide 11 - Open vraag

Voorbeeld antwoord:
- Vragen
- Pijlen die de wegwijzen
- Groepen (uitkomsten)

Verwerken: Flowchart ontwerpen 
Opdracht: Ontwerp een flowchart waardoor straatnamen in te delen zijn op hun betekenis voor het verleden (en heden).
 
Stap 1) Bedenk groepen waarin jij de straatnamen wilt onderverdelen. Bedenk per groep wat de uitkomst van de staatnaam vertelt over wat de mensen in de 20ste eeuw in Zwolle belangrijk vonden.
Stap 2) Bedenk onderscheidende vragen, waardoor de straatnamen opgedeeld kunnen worden in groepen.
Stap 3) Probeer een Flow (stroom) te realiseren door de vragen in volgorde te stellen. Teken dit uit op papier.
Stap 4) Heb je de ‘Flow’ te pakken? Maak de tool dan nu digitaal. 

De flowchart kan je maken via: https://www.diagrameditor.nl/.
Op de volgende slide vindt je een koppeling naar de website.
Op slide 14 kan je de flowchart inleveren. 

Slide 12 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Slide 13 - Link

https://www.diagrameditor.nl/

Via deze site kunnen leerlingen gratis een diagram ontwerpen en opslaan. 
Lever hier een afbeelding van je flowchart over straatnamen in.

Slide 14 - Open vraag

Bespreek met de klas de verschillende staatnaamgroepen die leerlingen gevormd hebben. Wat zijn de overeenkomsten en wat zijn de verschillen in de flowchart’s. Vervolgens gaat de docent verder in op straten die vernoemd zijn naar personen. Het zal opvallen dat er geen vrouwen in de eerste lijst staan.  
Afsluiting: Met de hand en/of automatiseren

Slide 15 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Van Pythagoras tot Amalia: Hoe wij 5.400 Amsterdamse straatnamen analyseerden
Straatnamen zijn een soort publieke tijdcapsule. Iedere dag lopen en rijden we door straten, over pleinen en in parken die iets zeggen over wie en wat we belangrijk genoeg vinden om te vereeuwigen met een straatnaambordje. Wie en wat geven we die eer? (…) Wij wilden inzoomen op welke mensen zetten we op straatnaambordjes? Wanneer leefden ze? En waarom verdienden ze het een straat naar zich vernoemd te krijgen?
Leon de Korte en Sara Sprinkhuizen voor de De Correspondent.
De Correspondent is een online journalistiek platform gevestigd in Amsterdam.
Hoe zijn Leon en Sara tot resultaten gekomen?
Stap 1: vind de data
Om ons onderzoek in te perken besloten we om ons te richten op één stad: Amsterdam. We keken naar de namen van 4.929 straten, 401 bruggen en 89 parken van Amsterdam. De namen zijn openbaar bij het dataportaal.


Stap 2: vind de mens (script)
Ons onderzoek begon met de vraag: 'Hoe vaak vernoemen we een straat naar een persoon?' Om niet handmatig 5.400 straatnamen onder de loep te hoeven nemen, besloten we dit te automatiseren met een script. We schreven ons script in programmeertalen R en Python. Dit schema legt de stappen uit die ons script uitvoerde.


schema

Slide 17 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Stap 3: vind het geslacht (script)
Toen we de mensen hadden gevonden, wilden we deze personen classificeren als man of vrouw. Maar hoe laat je de computer op basis van wat tekst een man of vrouw herkennen?

Stap 4: vind het beroep (script)
Vervolgens wilden we weten wat deze mensen deden. Wat voor beroep hadden ze? Waren het zeevaarders, kunstenaars, sporters, of wetenschappers? Deden ze maatschappelijk werk, waren het politici, of zakenlieden?


Slide 18 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Stap 5: vind woonplaats en periode (script)
Wanneer leefden de mensen in onze dataset? Ook hier gebruikten we Wikipedia voor. Op de meeste pagina’s staat op een vaste plek tussen haakjes de geboorte- en sterfdatum die het script van de pagina kan ‘scrapen’. Op dezelfde manier vonden we ook de nationaliteit van de personen.

Stap 6: Controleren en handmatig bijwerken
Alles automatiseren blijkt een utopie. Het kostte nog uren werk om handmatig te controleren of onze bevindingen correct waren en om extra informatie te verzamelen. Een voorbeeld van een automatiseringsfout:

 
Scrapen is een computertechniek waarbij software wordt gebruikt om informatie van webpagina's te gebruiken en al dan niet te analyseren. Meestal probeert de software een deel van het world wide web te onderzoeken via gebruik van het op codes gebaseerde Hypertext Transfer Protocol (HTTP).

Slide 19 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

De resultaten 
- 2.014 van de ruim 5.400 Amsterdamse straten zijn vernoemd naar mensen.
- Het overgrote merendeel van de straten, 88 procent, is naar een man is vernoemd en 12 procent naar een vrouw. 
- Het meest voorkomende beroep onder de Amsterdamse vernoemingen is schrijver.

Slide 20 - Tekstslide

Deze slide heeft geen instructies

Wat zijn de overeenkomsten in de aanpak in vergelijking met wat wij in de les gedaan hebben?

Slide 21 - Woordweb

Voorbeeld antwoord:
- Straatnamen betekenis willen geven.
- Staatnamen categoriseren.

Wat zijn de verschillen in de aanpak in vergelijking met wat wij in de les gedaan hebben?

Slide 22 - Woordweb

Voorbeeld antwoord:
- Leon de Korte en Sara Sprinkhuizen hebben het proces geautomatiseerd met pyton.
- Tijdens de les hebben we met de hand staatnamen leren classificeren.
- Het onderzoeks aantal van Leon de Korte en Sara Sprinkhuizen is veel groter.
- Leon de Korte en Sara Sprinkhuizen hebben resultaten.
- Tijdens de les hebben we alleen een proces in beeld gebracht.


Exit ticket
a. Wat levert een analyse van een dataset met pyton op?
b. Wat is de uitdaging met een analyse van een dataset door pyton?

Slide 23 - Open vraag

Deze slide heeft geen instructies

Vooruitblik: 


De kracht van een dataset

Slide 24 - Tekstslide

Volgens Criado Perez bepaald de mannelijke data grotendeels, wat we weten. Hierdoor ‘raken vrouwen onvermijdelijk in de vergetelheid. Kun je ze negeren, kun je ze missen – in de cultuur, in de geschiedenis, in de data. In de volgende les zullen we onzichtbare vrouwen uit het verleden zichtbaar gaan maken met behulp van een analyse op een dataset.